モデル692 件のモデル

Thinking Machines: Inkling Small (free)

thinkingmachines/inkling-small:free

Thinking Machines: Inkling Small (free) は Thinking Machines のテキストモデルです。Thinking Machines Lab によるオープンウェイトのマルチモーダルな mixture-of-experts モデルで、総パラメータ 276B のうち 12B がアクティブパラメータです。プロバイダーはこれを同ファミリーのより小さく効率的なモデルと説明しており、ラインナップ内での位置づけが分かります。つまり、ラボが提供する最大のモデルではなく、コンパクトな選択肢です。

Qwen: Qwen3.7 Flash

qwen/qwen3.7-flash

Qwen: Qwen3.7 Flashは、Alibabaが開発したモデルファミリーであるQwenのテキスト生成モデルです。これは視覚言語推論モデルであり、テキストを生成するだけでなく、推論プロセスの一部として視覚入力を扱うこともできるように構築されていることを意味します。api14ではテキストカテゴリに掲載されており、呼び出す際に使用するモデルIDはqwen/qwen3.7-flashです。

Anthropic: Claude Opus 5

anthropic/claude-opus-5

Claude Opus 5 は Anthropic のフラッグシップモデルであり、要求の厳しい推論、コーディング、長期的なエージェント作業のために作られています。Anthropic の Claude ラインの最上位に位置し、より小さなモデルでは筋道を見失ったり詳細を見落としたりするようなタスクを対象としています。プロバイダーによって 2026 年 7 月 24 日にリリースされ、api14 の text カテゴリに掲載されています。

Anthropic: Claude Opus 5 (batch)

anthropic/claude-opus-5:batch

Claude Opus 5 (batch) は Anthropic のテキストモデルで、api14 を通じてモデル id anthropic/claude-opus-5:batch として提供されます。Anthropic は Claude Opus 5 をフラッグシップモデルと位置づけており、要求の厳しい推論、コーディング、長期的なエージェント作業向けに構築されており、batch バリアントはこのエンドポイントを通じて呼び出すバージョンです。プロバイダーのリリース日は 2026-07-24 であるため、長く確立されたものではなく、Claude ラインへの最近の追加です。

inclusionAI: Ling 3.0 Flash

inclusionai/ling-3.0-flash

Ling 3.0 Flash は inclusionAI のテキストモデルで、プロバイダーによって 2026-07-23 にリリースされました。これは 124B パラメータの Mixture-of-Experts (MoE) モデルで、トークンあたりおよそ 5.1B パラメータが活性化されます。プロバイダーが示す設計上の優先事項はトークン効率と本番規模のエージェント推論であり、これは単発のチャットではなくエージェントワークロードを実行する開発者を対象としたモデルとして位置づけています。

Poolside: Laguna S 2.1

poolside/laguna-s-2.1

Poolside: Laguna S 2.1 は Poolside のテキストモデルで、api14 にモデル ID poolside/laguna-s-2.1 として掲載されています。Poolside はこれを Laguna ラインにおける最新のコーディングエージェントモデルと説明しています。総パラメータ数 118B、アクティブパラメータ 8B のモデルで、これはアーキテクチャがトークンごとに全パラメータ数ではなく、より小さな重みのサブセットを活性化することを意味します。プロバイダーのリリース日は 2026-07-21 です。

Poolside: Laguna S 2.1 (free)

poolside/laguna-s-2.1:free

Laguna S 2.1 は Poolside のコーディングエージェントモデルで、api14 上でモデル id poolside/laguna-s-2.1:free として提供されています。これは Poolside の Laguna ラインにおける最新のコーディングエージェントモデルで、プロバイダーのリリース日は 2026-07-21 です。総パラメータ数 118B、アクティブパラメータ数 8B のモデルで、Terminal-Bench 2.1 では 70.2% を記録しています。

Google: Gemini 3.6 Flash

google/gemini-3.6-flash

Google: Gemini 3.6 Flash は Google のテキストモデルで、api14 上にモデル ID google/gemini-3.6-flash として掲載されています。テキストカテゴリに属し、プロバイダーによる説明では、コーディング、エージェントワークフロー、Web およびアプリ開発向けに作られた高効率モデルであり、洗練された出力と不要な編集の削減を重視しているとされています。すでに Google の Gemini シリーズを利用しているなら、これは api14 を通じて利用できる Flash ティアの選択肢です。

Google: Gemini 3.6 Flash (batch)

google/gemini-3.6-flash:batch

Google: Gemini 3.6 Flash (batch) は Google のテキストモデルで、api14 を通じてモデル ID google/gemini-3.6-flash:batch として提供されています。Google は Gemini 3.6 Flash を、コーディング、エージェント型ワークフロー、Web およびアプリ開発を対象とした高効率モデルとして位置づけており、不要な編集を抑えつつ洗練された出力を生成するように作られています。batch バリアントは、対話型ではなくバッチエンドポイントでこのモデルの動作を利用したい場合に api14 を通じて呼び出すバージョンです。

Google: Gemini 3.5 Flash Lite

google/gemini-3.5-flash-lite

Google: Gemini 3.5 Flash Liteは、2026年7月21日にリリースされたGoogleのテキストモデルです。Googleはこれを、エージェント機能を強化した高効率モデルとして位置づけ、複雑なマルチエージェントワークフロー内で集中的なタスクを実行するサブエージェントに適していると説明しています。api14上のテキストカテゴリに属し、汎用フラッグシップではなく、範囲の明確なジョブに適した能力を持つモデルを必要とする開発者を対象としています。

Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch)

google/gemini-3.5-flash-lite:batch

Gemini 3.5 Flash Lite (batch) は Google のテキストモデルで、ここではモデル ID google/gemini-3.5-flash-lite:batch として提供されています。Google はこれを、エージェント機能を強化した高効率モデルと説明しており、より大規模なマルチエージェントワークフロー内で集中的なタスクを実行するサブエージェント向けに位置づけています。1 つのオーケストレーションモデルが狭い範囲のジョブをヘルパーモデルに委任するシステムを構築しているなら、これは Google がその役割を想定している種類のモデルです。

Meituan: LongCat 2.0

meituan/longcat-2.0

Meituan: LongCat 2.0 は Meituan のテキストモデルで、プロバイダーによって 2026-07-20 にリリースされました。これはスパースな mixture-of-experts 言語モデルで、合計 1.6T のうち 48B のアクティブパラメータを持ちます。api14 上のモデル id は meituan/longcat-2.0 で、主なカテゴリは text です。

Thinking Machines: Inkling

thinkingmachines/inkling

Thinking Machines: Inkling は、Thinking Machines Lab によるオープンウェイトのマルチモーダルな mixture-of-experts モデルです。975B の総パラメータのうち 41B がアクティブパラメータで、汎用推論、コーディング、エージェント型およびツール利用システム向けに設計されています。api14 ではモデル id thinkingmachines/inkling の下に掲載されており、text カテゴリに属します。

Thinking Machines: Inkling (free)

thinkingmachines/inkling:free

InklingはThinking Machines Labによるオープンウェイトのマルチモーダルmixture-of-expertsモデルです。総パラメータ975Bのうち41Bがアクティブパラメータで、汎用推論、コーディング、エージェント型およびツール利用システム向けに設計されています。api14ではモデルID thinkingmachines/inkling:freeでtextカテゴリに掲載されており、プロバイダーのリリース日は2026-07-17です。

Auto Router (Beta)

openrouter/auto-beta

Auto Router (Beta) は OpenRouter のモデルで、モデル ID は openrouter/auto-beta として登録されています。これは image カテゴリに属しつつ text もカバーしており、複数の種類の入力を受け付け、複数の種類の出力を返せることを反映しています。OpenRouter はこれを自社の Auto Router の実験的バージョンと説明しており、新しい改善が汎用ルーターに到達する前にテストされる場所です。プロバイダーはベータ版の挙動を想定すべきだと注記しているため、固定された凍結モデルではなく、動くターゲットとして扱ってください。

MoonshotAI: Kimi K3

moonshotai/kimi-k3

Kimi K3はMoonshot AIのマルチモーダル推論モデルで、2026年7月16日にプロバイダーからリリースされました。2.8兆パラメータのオープンウェイトモデルで、api14ではテキストカテゴリに位置づけられていますが、入力としてテキスト以外も受け付けます。Moonshot AIはこれを複雑なコーディング、ナレッジワーク、長期的なエージェントワークフロー向けと位置づけています。

MoonshotAI: Kimi K3 (batch)

moonshotai/kimi-k3:batch

MoonshotAI: Kimi K3 (batch) は Moonshot AI のテキスト生成モデルで、api14 上ではモデル id moonshotai/kimi-k3:batch で識別されます。これはオープンウェイトのマルチモーダル推論モデルで、2.8 兆パラメータを持ち、軽量なチャットではなく要求の厳しい作業向けに構築されています。batch バリアントは api14 を通じて呼び出すバージョンであり、プロバイダーからのベース Kimi K3 リリースと同じモデルアイデンティティと動作を保ちます。

Meta: Muse Spark 1.1

meta/muse-spark-1.1

Meta: Muse Spark 1.1 は Meta のマルチモーダル推論モデルで、api14 上では meta/muse-spark-1.1 として識別されます。Meta はこれをエージェント的タスク向けに位置づけています。つまり、単一の質問に答えるのではなく、モデルが計画を立て、ツールを呼び出し、複数のステップにわたってタスクを遂行することが期待される作業です。これはカタログのテキストカテゴリに属し、プロバイダーによって 2026 年 7 月 16 日にリリースされました。

OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro

openai/gpt-5.6-luna-pro

GPT-5.6 Luna Pro は OpenAI のテキストモデルで、api14 上では openai/gpt-5.6-luna-pro として識別されます。基盤となるモデルは GPT-5.6 Luna と共通ですが、reasoning.mode を pro に設定して提供されており、複雑なタスクでより高品質な応答を生成することを目的としています。プロバイダーのリリース日は 2026 年 7 月 9 日で、知識カットオフは 2026 年 2 月 16 日です。

OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro (batch)

openai/gpt-5.6-luna-pro:batch

GPT-5.6 Luna Pro (batch) は OpenAI のテキストモデルで、api14 上では openai/gpt-5.6-luna-pro:batch として識別されます。基盤となるモデルは GPT-5.6 Luna と同じですが、reasoning.mode を pro に設定して提供されており、複雑なタスクでより高品質な応答を生成することを目的としています。batch バリアントは、このエンドポイントを通じて呼び出すバージョンです。プロバイダーのリリース日は 2026-07-09 で、モデルの知識カットオフは 2026-02-16 です。

OpenAI: GPT-5.6 Luna

openai/gpt-5.6-luna

GPT-5.6 Luna は OpenAI のテキストモデルで、GPT-5.6 シリーズの一部です。OpenAI はこれを高速でコスト効率が高いと説明しており、ファミリー内で最大または最も高性能なメンバーというよりも、大量処理やレイテンシに敏感な作業向けに位置づけています。テキストカテゴリに属するため、その目的は音声、動画、埋め込みタスクではなく、言語の理解と生成です。

OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)

openai/gpt-5.6-luna:batch

GPT-5.6 Luna (batch) は OpenAI のテキストモデルで、GPT-5.6 シリーズの一部です。OpenAI はこれを、同シリーズにおける高速でコスト効率の高いエントリとして位置づけており、大量処理やレイテンシに敏感な作業を対象としています。batch バリアントは api14 を通じてモデル id openai/gpt-5.6-luna:batch で提供されるため、既存の OpenAI 互換クライアントコードを変更せずにリクエストをルーティングできます。

OpenAI: GPT-5.6 Terra Pro

openai/gpt-5.6-terra-pro

GPT-5.6 Terra Proは、OpenAIのテキストモデルで、プロバイダーによって2026年7月9日にリリースされました。基盤となるモデルはGPT-5.6 Terraと共通ですが、reasoning.modeをproに設定して提供されており、複雑なタスクでより高品質な応答を目指しています。Terraラインにすでに馴染みがあるなら、実質的な違いは異なるベースモデルではなく提供モードです。

OpenAI: GPT-5.6 Terra Pro (batch)

openai/gpt-5.6-terra-pro:batch

GPT-5.6 Terra Pro (batch) は OpenAI のテキストモデルで、api14 上では openai/gpt-5.6-terra-pro:batch として識別されます。基盤となるモデルは GPT-5.6 Terra と共有していますが、reasoning.mode を pro に設定して提供されており、これは複雑なタスクでより高品質な応答を目指すものです。プロバイダーは 2026-07-09 にこれをリリースし、知識カットオフは 2026-02-16 です。batch というラベルは、別のベースモデルではなく、ゲートウェイを通した提供方法を示しています。

OpenAI: GPT-5.6 Terra

openai/gpt-5.6-terra

GPT-5.6 Terra は OpenAI のテキストモデルで、GPT-5.6 シリーズの一部です。OpenAI はこれを同シリーズのバランス型ティアと位置づけており、フラッグシップの Sol ティアとコスト効率の高い Luna ティアの間にあります。プロバイダーによって 2026 年 7 月 9 日にリリースされ、知識カットオフは 2026 年 2 月 16 日です。GPT-5.6 ファミリー内で選ぶなら、Terra は中間の選択肢です。Luna より高機能で、Sol より低機能であり、単一の狭いニッチではなく一般的な作業を目的としています。

OpenAI: GPT-5.6 Terra (batch)

openai/gpt-5.6-terra:batch

GPT-5.6 Terra は OpenAI のテキストモデルで、GPT-5.6 シリーズの一部です。そのシリーズ内では中間に位置します。OpenAI はこれを、フラッグシップの Sol ティアとコスト効率の高い Luna ティアの間に位置するバランス型モデルと説明しています。バッチバリアントはここで公開されているバージョンで、api14 上のモデル id は openai/gpt-5.6-terra:batch です。知識カットオフは 2026-02-16 です。

OpenAI: GPT-5.6 Sol Pro

openai/gpt-5.6-sol-pro

GPT-5.6 Sol Proは、2026年7月9日にリリースされたOpenAIのテキストモデルです。基盤となるモデルはGPT-5.6 Solと共有していますが、reasoning.modeをproに設定して提供されており、複雑なタスクでより高品質な応答を目指しています。Solファミリーをすでにご存じであれば、実用上の違いは別のベースモデルではなく提供モードにあります。

OpenAI: GPT-5.6 Sol Pro (batch)

openai/gpt-5.6-sol-pro:batch

GPT-5.6 Sol Pro (batch) は OpenAI のテキストモデルで、api14 にモデル id openai/gpt-5.6-sol-pro:batch として掲載されています。これは GPT-5.6 Sol と同じ基盤モデルであり、reasoning.mode を pro に設定して提供されるため、複雑なタスクでより高品質な応答を生成します。プロバイダーのリリース日は 2026-07-09 で、知識カットオフは 2026-02-16 です。batch というラベルは、別のベースモデルではなく、このバリアントの提供方法を示しています。

OpenAI: GPT-5.6 Sol

openai/gpt-5.6-sol

GPT-5.6 Sol は OpenAI のテキストモデルであり、GPT-5.6 シリーズのフラッグシップ製品です。プロバイダーによって 2026 年 7 月 9 日にリリースされ、知識カットオフは 2026 年 2 月 16 日です。api14 ではモデル ID openai/gpt-5.6-sol で登録されており、テキストカテゴリに属するため、音声や動画の生成ではなく言語処理を目的としています。

OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch)

openai/gpt-5.6-sol:batch

GPT-5.6 Solは、OpenAIが2026年7月9日にリリースしたGPT-5.6シリーズのフラッグシップモデルです。このシリーズの最上位に位置し、軽量なチャットではなく要求の厳しい作業向けに位置づけられています。api14でのモデルIDはopenai/gpt-5.6-sol:batchで、textカテゴリに掲載されています。知識カットオフは2026年2月16日であるため、それ以降に変更されたものはトレーニング中にモデルが学習した範囲外です。

SpaceXAI: Grok 4.5

x-ai/grok-4.5

SpaceXAI: Grok 4.5 は xAI のテキスト生成モデルで、api14 にモデル id x-ai/grok-4.5 として掲載されています。テキストカテゴリに属し、プロバイダーによってコーディング、ナレッジワーク、STEM タスクにおいてフロンティア性能を持つモデルとして位置づけられています。プロバイダーのリリース日は 2026-07-08 です。本番ワークロード向けにモデルを評価している場合、タスクがカジュアルなチャットだけでなくコード、技術的推論、知識集約的な作業に傾いているなら、これは検討すべき候補です。

xAI: Grok Latest

~x-ai/grok-latest

Grok Latest は xAI のテキスト生成モデルで、api14 上にモデル id ~x-ai/grok-latest として公開されています。名前とプロバイダーの説明が示すとおり、このエントリは常に xAI の最新の Grok モデルへリダイレクトされるため、この id に送信されたリクエストは、xAI が現在最新と見なしている Grok バージョンによって処理されます。そのため、新しいバージョンが出荷されるたびに統合を更新することなく、xAI の最新の Grok を追跡したい場合に便利な選択肢となります。

AionLabs: Aion-3.0-Mini

aion-labs/aion-3.0-mini

AionLabs: Aion-3.0-Mini は AionLabs のテキストモデルで、プロバイダーによって 2026 年 7 月 7 日にリリースされました。テキストカテゴリに属し、製作者によって DeepSeek ファミリーのモデル上に構築されたマルチモデルロールプレイングおよびストーリーテリングシステムとして説明されています。単一のジェネレーターに頼るのではなく、複数の特化したモデルがそれぞれ出力に貢献する協調生成プロセスを使用します。api14 上のモデル id は aion-labs/aion-3.0-mini です。

AionLabs: Aion-3.0

aion-labs/aion-3.0

AionLabs: Aion-3.0 は AionLabs のテキストモデルです。これは GLM ファミリーのモデルを基盤としたマルチモデルのロールプレイングおよびストーリーテリングシステムであり、複数の特化したモデルがそれぞれ出力に貢献する協調生成プロセスを使用しています。この設計は、モデルが単一のモノリシックなネットワークではなく、協調して動作するコンポーネントの集合であることを意味しており、本番環境での挙動を考える際にはこの点を念頭に置く価値があります。

Tencent: Hy3

tencent/hy3

Tencent: Hy3 は Tencent が作成したテキストモデルです。これは Mixture-of-Experts モデルで、総パラメータ数は 2950 億、うち常時有効なのは 210 億で、top-8 ルーティングを持つ 192 のエキスパートに分散されています。Tencent はこれを推論、エージェント型ワークフロー、実運用での利用のために構築しました。プロバイダーのリリース日は 2026-07-06 です。

Poolside: Laguna XS 2.1

poolside/laguna-xs-2.1

Laguna XS 2.1 は Poolside のテキストモデルで、33B-A3B カテゴリの最新コーディングエージェントモデルとしてリストされています。これは、2026年4月にリリースされた Poolside の以前の Laguna XS.2 モデルからの前進であり、このバージョンのプロバイダーリリース日は2026年7月2日です。すでに Poolside のエージェント指向モデルを使用している場合、これがそのラインの現在のイテレーションです。

Poolside: Laguna XS 2.1 (free)

poolside/laguna-xs-2.1:free

Poolside: Laguna XS 2.1 (free) は Poolside のテキストモデルで、api14 にモデル id poolside/laguna-xs-2.1:free で掲載されています。これは 33B-A3B カテゴリの最新コーディングエージェントモデルであり、2026 年 4 月にリリースされた Poolside の Laguna XS.2 モデルからの前進です。Laguna XS 2.1 のプロバイダーリリース日は 2026-07-02 です。コーディングエージェント作業向けにモデルを選んでいて、このサイズクラスで Poolside…

Anthropic: Claude Sonnet 5

anthropic/claude-sonnet-5

Claude Sonnet 5 は Anthropic のテキストモデルで、api14 に anthropic/claude-sonnet-5 として掲載されています。Anthropic はこれを、コーディング、エージェント、プロフェッショナルな業務にわたる最先端の性能を備えた、最も能力の高い Sonnet クラスのモデルと説明しています。テキストカテゴリに属し、プロバイダーによって 2026-06-30 にリリースされました。

Anthropic: Claude Sonnet 5 (batch)

anthropic/claude-sonnet-5:batch

Claude Sonnet 5 (batch) は Anthropic のテキストモデルで、api14 上でモデル id anthropic/claude-sonnet-5:batch として提供されています。Anthropic は Sonnet 5 を、コーディング、エージェント、プロフェッショナル業務にわたるフロンティア性能を備えた、Sonnet クラスで最も能力の高いモデルと説明しています。batch…

Google: Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)

google/gemini-3.1-flash-lite-image

Google: Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) は Google の画像生成モデルで、api14 にモデル ID google/gemini-3.1-flash-lite-image として掲載されています。画像カテゴリに属し、テキストを副次カテゴリとし、Google はこれを最も高速でコスト効率の高い Gemini 画像モデルと位置づけており、高速な開発パイプラインと迅速なビジュアル探索を対象としています。プロバイダーのリリース日は 2026-06-30 で、モデルの知識カットオフは 2025-01-01 です。

Sakana: Fugu Ultra

sakana/fugu-ultra

Sakana: Fugu UltraはSakana AIのテキスト生成モデルであり、同社のFuguファミリーの中でより高性能な選択肢として最上位に位置しています。Fuguシリーズが異例なのはそのアーキテクチャにあります。単一の monolithic なモデルではなく、Fuguは学習されたマルチエージェントオーケストレーションシステムであり、言語モデルが複数のエージェント間で作業をルーティングするように訓練されています。Fugu…

Google: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)

google/gemini-3.1-flash-image

Google: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) は、Google の画像生成および編集モデルで、api14 上では google/gemini-3.1-flash-image として識別されます。画像カテゴリに属し、テキストを副次的なカテゴリとして持ち、Google の以前の Nano Banana 画像モデルの後継にあたります。プロバイダーのリリース日は 2026-06-18 です。Google はこれを、Flash の速度で Pro…

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)

google/gemini-3-pro-image

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) は、Gemini 3 Pro を基盤とした Google の画像生成および編集モデルです。オリジナルの Nano Banana の後継であり、Google はこれを自社で最も先進的な画像生成および編集モデルと位置づけており、以前のバージョンと比較してマルチモーダル推論と実世界のグラウンディングが改善されています。画像カテゴリに属しながらテキストも扱うため、純粋なテキスト専用でも純粋な画像専用でもないマルチモーダルモデルです。

Cohere: North Mini Code (free)

cohere/north-mini-code:free

Cohere: North Mini Code (free) は、Cohere のテキストモデルで、api14 にモデル id cohere/north-mini-code:free として掲載されています。Cohere 初のエージェント型コーディングモデルであり、North ファミリーのデビュー作と説明されています。アーキテクチャとしては、総パラメータ数 30B、アクティブ 3B のスパースな mixture-of-experts モデルであり、トークンごとに使用される重みはその一部のみです。プロバイダーによるリリース日は 2026-06-17 です。

Z.ai: GLM 5.2

z-ai/glm-5.2

GLM 5.2 は Z.ai の大規模推論モデルで、api14 にモデル ID z-ai/glm-5.2 として掲載されています。テキストカテゴリに属するため、画像、音声、動画の処理ではなく言語作業向けに作られています。Z.ai はこれを長期的なエージェントワークフローとプロジェクトレベルのソフトウェアエンジニアリングを中心に位置付けており、これは想定される作業の形を示しています。つまり、単発の簡単な質問 rather than、多数のステップにわたり大量の資料に触れるタスクです。

OpenRouter: Fusion

openrouter/fusion

OpenRouter: Fusion は OpenRouter のテキストモデルです。api14 にモデル id openrouter/fusion で掲載されており、テキストカテゴリに属します。プロンプトに単一パスで答えるのではなく、Fusion はあなたのプロンプトを小規模なマルチモデル deliberation に変換します。専門モデルのパネルがウェブ検索とウェブフェッチを有効にした状態で並列にあなたのプロンプトを分析し、その後のステップが応答を生成します。単一モデルの最初の回答ではオンラインで入手可能なコンテキストを見落とす可能性があるタスクのためにモデルを選ぶなら、Fusion…

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code

moonshotai/kimi-k2.7-code

Kimi K2.7 Code は Moonshot AI のコーディングに特化したモデルで、Kimi K2 ファミリーの一部です。Moonshot AI は、長いコンテキストにわたってエンドツーエンドのプログラミングタスクを確実に完了させるためにこれを構築しており、ネイティブなマルチモーダル mixture-of-experts アーキテクチャを採用しています。api14 ではテキストカテゴリに位置し、プロバイダーはこれを汎用チャットモデルではなくコーディングモデルとして明示的に説明しています。

Anthropic: Claude Fable Latest

~anthropic/claude-fable-latest

Claude Fable Latest は Anthropic のテキストモデルで、api14 上でモデル id ~anthropic/claude-fable-latest として公開されています。これは固定されたスナップショットではありません。プロバイダーの説明にあるとおり、このモデルは常に Claude Fable ファミリーの最新モデルへリダイレクトされるため、この id に送られたリクエストは、呼び出し時点で最新の Fable リリースによって処理されます。そのため、Anthropic が更新を出すたびに統合を変更することなく、常に最新の Fable…

Anthropic: Claude Fable 5

anthropic/claude-fable-5

Claude Fable 5 は Anthropic のテキストモデルで、api14 にモデル id anthropic/claude-fable-5 として掲載されています。自律的なナレッジワークとコーディング向けに構築された Mythos クラスのモデルと説明されており、プロバイダーのリリース日は 2026-06-09 です。api14 でプロバイダーを選ぶ場合、これは Claude Fable ラインにおける Anthropic のエントリであり、 specialised な image、audio、embedding のカテゴリではなく text カテゴリに属します。

Anthropic: Claude Fable 5 (batch)

anthropic/claude-fable-5:batch

Claude Fable 5 (batch) は Anthropic のテキストモデルで、api14 にモデル id anthropic/claude-fable-5:batch として掲載されています。Anthropic はこれを、自律的なナレッジワークとコーディングのために作られた Mythos クラスのモデルと説明しています。batch というラベルは、このバリアントがモデルのバッチエンドポイントであることを示しており、対話型ではなくバッチワークフローを通じて同じモデルを提供してほしいときに呼び出す形式です。

NVIDIA: Nemotron 3.5 Content Safety

nvidia/nemotron-3.5-content-safety

NVIDIA Nemotron 3.5 Content Safetyは、Google Gemma-3-4Bからファインチューニングされた、NVIDIAによるコンパクトな4Bパラメータのマルチモーダルガードレールモデルです。一般的な会話ではなくコンテンツモデレーション専用に設計されており、api14ではテキストカテゴリに属します。その役割は、他のモデルの周囲の安全レイヤーとして機能し、モデルに入力されるものと返されるものをチェックすることです。

NVIDIA: Nemotron 3.5 Content Safety (free)

nvidia/nemotron-3.5-content-safety:free

NVIDIA Nemotron 3.5 Content Safety は、プロバイダーが 2026-06-04 にリリースした NVIDIA のガードレールモデルです。これは Google Gemma-3-4B からファインチューニングされた、コンパクトな 4B パラメータのマルチモーダルモデルです。その役割はモデレーションです。LLM や VLM に送信される入力と、それらのモデルが生成する応答の両方を評価するため、生成モデルを置き換えるのではなく、生成モデルと並んで動作します。api14 ではテキストカテゴリに掲載されており、モデル id は…

NVIDIA: Nemotron 3 Ultra

nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b

NVIDIA Nemotron 3 Ultra は、NVIDIA によるオープンなフロンティア推論およびオーケストレーションモデルです。これは 550B の総パラメータのうち 55B がアクティブなパラメータである mixture of experts モデルで、ハイブリッド Transformer-Mamba アーキテクチャに基づいて構築されています。api14 上のモデル id は nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b で、text カテゴリに属するため、画像、音声、動画の生成ではなく言語作業を対象としています。

NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free)

nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free

NVIDIA Nemotron 3 Ultraは、NVIDIAによるオープンなフロンティア推論およびオーケストレーションモデルです。これはmixture-of-expertsモデルで、合計550Bのうち55Bのアクティブパラメータを持ち、ハイブリッドTransformer-Mambaアーキテクチャ上に構築されています。プロバイダーのリリース日は2026-06-04です。api14では、識別子nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:freeのテキストモデルとして表示され、freeサフィックスはこのゲートウェイで利用可能なバリアントを示します。

Qwen: Qwen3.7 Plus

qwen/qwen3.7-plus

Qwen3.7 Plus は、Alibaba が開発したモデルファミリーである Qwen のテキスト生成モデルです。Qwen3.7 シリーズに属し、プロバイダーはこのラインの中でコスト効率の良い選択肢と説明しています。このモデルはプロバイダーによって 2026 年 6 月 3 日にリリースされました。主なカテゴリはテキストであり、狭い単一タスクではなく汎用的な言語作業を目的としています。

Qwen: Qwen3.7 Plus (batch)

qwen/qwen3.7-plus:batch

Qwen3.7 Plus (batch) は、Alibaba のモデルファミリーである Qwen のテキスト生成モデルで、Qwen3.7 シリーズの中でコスト効率の良い選択肢として位置づけられています。プロバイダーは、シリーズのテキスト機能を基盤とし、包括的なアップグレードを加えたものと説明しており、狭い専門分野向けではなく汎用モデルとして位置づけられています。api14 ではモデル id qwen/qwen3.7-plus:batch で公開されており、batch サフィックスはこのモデルのバッチ版であることを示しています。

MiniMax: MiniMax M3

minimax/minimax-m3

MiniMax M3 は MiniMax によるマルチモーダル基盤モデルです。出力がテキストであるという意味ではテキストモデルですが、入力としてはテキスト以外も受け付けます。MiniMax はこれを狭い単一タスクのシステムではなく基盤モデルとして位置づけており、提供元は長時間のエージェント作業やコーディングなどに適していると説明しています。

StepFun: Step 3.7 Flash

stepfun/step-3.7-flash

Step 3.7 Flash は StepFun のテキスト生成モデルで、api14 上にモデル ID stepfun/step-3.7-flash で掲載されています。プロバイダーによる説明では、StepFun の最新の高効率マルチモーダル Mixture-of-Experts モデルであり、196B パラメータの言語バックボーンと視覚エンコーダを組み合わせ、およそ 11B パラメータを活性化するとされています。プロバイダーのリリース日は 2026-05-28…

Anthropic: Claude Opus 4.8

anthropic/claude-opus-4.8

Claude Opus 4.8 は Anthropic のテキスト生成モデルで、Opus ファミリーに属し、プロバイダーによってそのファミリー内で最も高性能な一般提供モデルと説明されています。これは api14 上でモデル id anthropic/claude-opus-4.8 として提供されているため、より小型または旧世代の兄弟モデルではなく、Anthropic の最強の Opus ティアのテキストモデルが必要な場合に、そのまま置き換え可能な選択肢として扱えます。

Anthropic: Claude Opus 4.8 (batch)

anthropic/claude-opus-4.8:batch

Claude Opus 4.8 (batch) は Anthropic のテキスト生成モデルで、api14 を通じてモデル id anthropic/claude-opus-4.8:batch として提供されています。これは Opus ファミリーに属し、Anthropic はこれを一般提供されている中で最も高性能なラインと説明しており、この特定のバリアントはそのモデルの batch モードです。すでに Anthropic のモデル命名規則に沿って作業しているなら、Opus ティアは能力の面でより小さな Claude ティアの上に位置付けられるものです。